# [[Image Parameters|Image Parameters]]

## 📌 Brief Summary
이미지 매개변수(Image Parameters)는 AI 이미지 생성 모델에서 결과물을 정밀하게 제어하기 위해 텍스트 프롬프트에 추가하는 특수한 명령어 또는 수치적 변수이다 [1-3]. 이는 이미지의 종횡비, 예술적 스타일의 적용 강도, 무작위성(Chaos), 그리고 특정 단어나 개념의 가중치 등을 세밀하게 조정하는 역할을 수행한다 [1, 4, 5]. 생성형 AI 사용자는 이러한 매개변수를 활용하여 단순한 묘사를 넘어 모델의 렌더링 과정 전반을 자신만의 의도대로 통제할 수 있다 [2, 3, 6].

## 📖 Core Content

**Midjourney의 매개변수 문법과 구조**
*   Midjourney에서 매개변수는 항상 텍스트 프롬프트의 맨 마지막에 위치해야 하며, 이중 하이픈(`--`)으로 시작한다 [2, 3].
*   프롬프트 텍스트와 하이픈 사이에는 공백을 두어야 하지만, 하이픈 사이에는 공백이 없어야 하며 쉼표나 마침표 같은 문장 부호를 포함해서는 안 된다 [7].

**Midjourney 주요 매개변수 (V6 & V7 기준)**
*   **비율 및 버전 제어**: `--ar` (Aspect Ratio)는 이미지의 종횡비를 설정하며, 기본값인 1:1 외에도 16:9, 3:2 등으로 변경할 수 있다 [1, 3, 5, 8]. `--v` (Version)는 생성에 사용할 모델 버전을 지정하며, 현재는 `--v 7`이 기본값이다 [3, 9-11].
*   **스타일 및 렌더링 제어**: `--stylize` (또는 `--s`)는 0에서 1000 사이의 값으로 Midjourney 특유의 예술적 스타일 강도를 조절하며, 값이 낮을수록 텍스트 지시에 더 충실하고 높을수록 예술성이 강해진다 [1, 3, 12]. `--quality` (또는 `--q`)는 렌더링 시간과 디테일을 제어한다 [3, 10, 13]. `--style raw`를 사용하면 자동화된 미적 보정을 줄여 더 사실적이고 사진 같은 결과물을 얻을 수 있다 [3, 10, 14].
*   **다양성 및 속도 제어**: `--chaos` (또는 `--c`)는 0에서 100 사이의 값으로 초기 이미지 그리드의 무작위성과 다양성을 증가시킨다 [3, 10, 15]. `--draft`는 V7에서 지원되는 기능으로, GPU 사용량을 줄여 훨씬 빠른 속도로 초기 시안을 생성할 때 쓰인다 [8-10].
*   **참조 및 일관성 제어**: 특정 이미지나 스타일을 참조할 때 다양한 매개변수가 쓰인다. `--iw`는 텍스트 대비 이미지 프롬프트의 가중치를 설정한다 [3, 10, 15]. `--cref`는 캐릭터의 일관성을 유지하고, `--sref`는 색감이나 무드보드 등의 스타일을 복제한다 [3, 10, 12, 16, 17]. V7에 도입된 `--oref` (Omni Reference)는 캐릭터뿐만 아니라 사물의 형태적 일관성까지 유지할 수 있다 [9, 10, 18].
*   **제외 기능**: `--no`는 부정 프롬프트 매개변수로, 이미지에서 제외하고 싶은 요소를 명시할 때 사용된다 [10, 15, 19].

**Stable Diffusion의 가중치 및 제어 매개변수**
*   **프롬프트 가중치 (Prompt Weighting)**: 특정 단어나 구문의 중요도를 높이거나 줄이는 데 사용된다. 기본 가중치는 1이며, 괄호 `()`와 함께 `+` 기호나 1.1~2 사이의 숫자를 결합해 강조하거나(예: `(dog:1.1)` 또는 `(dog)+`), `-` 기호나 0~0.9 사이의 숫자로 비중을 줄일 수 있다 [4, 20, 21].
*   **제어 스케일**: CFG Scale(Classifier-Free Guidance Scale) 변수는 모델이 사용자의 긍정 및 부정 프롬프트 조건을 얼마나 강력하게 따를지 그 지침의 강도를 결정한다 [22, 23]. 또한, Sampling steps 매개변수를 조정하여 이미지 생성 과정의 변동성과 디테일 형성을 제어할 수 있다 [23].

## 🔗 Knowledge Connections
- **Related Topics:** [[Prompt Weighting|Prompt Weighting]], [[Negative Prompts|Negative Prompts]], [[Style Reference|Style Reference]], Aspect Ratio, Model Versions
- **Projects/Contexts:** [[미드저니(Midjourney) V7 초안 기반 워크플로우|Midjourney V7]], [[Stable Diffusion|Stable Diffusion]]
- **Contradictions/Notes:** 플랫폼마다 매개변수를 적용하는 문법과 방식에 근본적인 차이가 존재한다. Midjourney는 프롬프트의 가장 끝에 이중 하이픈(`--`)을 붙여 전역적인 이미지 속성을 제어하는 반면, Stable Diffusion은 텍스트 내부에서 괄호 `()`나 대괄호 `[]` 등을 이용해 개별 토큰(단어)에 직접 가중치를 부여하거나 제외하는 방식을 취한다 [3, 7, 20].

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*Last updated: 2026-04-30*